當前,人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面,在深刻改變人類生產生活方式的同時,也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而,人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題,其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點,造成數據源汙染,給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據,其中數據是訓練AI模型的基礎要素,也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材,使其得以學習數據的內在規律和模式,實現語義理解、智能決策和內容生成。同時,數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度,實現模型的迭代升級,以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提;高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型;覆蓋多個領域的多樣化數據,則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富,加速了「人工智慧+」行動的落地,有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力,更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性,但數據一旦受到汙染,則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效,存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據,將幹擾模型在訓練階段的參數調整,削弱模型性能、降低其準確性,甚至誘發有害輸出。研究顯示,當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時,模型輸出的有害內容會增加11.2%;即使是0.001%的虛假文本,其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容,可能成為後續模型訓練的數據源,形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前,網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容,大量低質量及非客觀數據充斥其中,導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積,最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險,尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域,不法分子利用AI炮製虛假信息,造成數據汙染,可能引發股價異常波動,構成新型市場操縱風險;在公共安全領域,數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論,誘發社會恐慌情緒;在醫療健康領域,數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議,不僅危及患者生命安全,也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管,防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據,建立AI數據分類分級保護制度,從根本上防範汙染數據的產生,助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估,保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估,確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系,不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復,構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準,制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架,實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下,全面貫徹總體國家安全觀,與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險,依法維護人工智慧安全和數據安全,不斷築牢國家安全屏障。 來源:國家安全部微信公眾號
8月6日本報頭版頭條報導徐匯區宛南六村成功實現物業費上調75%的新聞,引發了不少市民和相關從業人員的關注。物業服務質價雙提升究竟能不能實現、如何實現?記者實地走訪兩年前將物業費上調50%的徐匯區田林十三村,站在剛剛安裝的11個新能源汽車共享充電樁旁,居民們自豪地說,自從2023年下半年相繼完成了「『三舊』變『三新』」改造和物業費調價,社區面貌煥然一新,加裝電梯比例已超過90%,物業服務也越來越好,這兩年有七八十戶居民搬了回來,「以前,居委老主任蘭素貞是田林十三村的招牌,滬劇《零號首長》就以她為原型創造,現在,美好新生活將成為我們這裡的新招牌!」田林十三村建造於20世紀80年代,18幢房屋住著924戶,總建築面積約4萬平方米。與許多房齡相當的老小區一樣,也存在基礎設施落後等問題。2023年,在「美麗家園」改造中,小區內外進行了大規模更新,如架空線入地、地下排水管網改造、小區入口改造、屋面修繕、晾衣架和空調架更新、綠化景觀提升等。同時,小區也提高了智慧係數,曾經住在非機動車庫裡的人員清空了,車庫裡安裝了智能門禁、電子監控、消防報警等系統,小區機動車出入口安裝了自動抬杆系統。小區面貌煥然一新,為物業費調價奠定了良好基礎,也讓大部分居民願意為更好的生活品質買單。經過籌劃,田林十三村在田林街道乃至徐匯區率先啟動了大幅度調價,並在約2/3居民投出贊成票後,將物業費從每平方米8角漲到了1.2元。據居民區黨總支書記兼居委主任史俊介紹,小區房型面積基本在29至66平方米之間,平均約為50平方米,因此,物業費漲價後,平均每戶人家每年多支出約200元。物業經理和業委會主任補充介紹說,8角錢的物業費標準制定於2013年,這個費用已經跟不上現在的物價水平,所以,小區的停車費等公共收益原本都用來貼補物業管理成本,調價後,公共收益每年將取出20%、約5萬元劃入居民維修基金,這也是給居民帶來的實惠。調價後的服務水準提升,居民也是切實可以感受到的。王清源說:「有一個直觀的變化是保安變年輕了。」原先,小區保安只有單崗,而且是六七十歲的老大爺;現在,保安是雙崗,年齡小於60歲,而且,除了在門崗裡有人,每天6時至21時期間還在小區裡巡邏的,變化十分明顯。小區保潔也從三人增加到四人,服務內容增加了樓道拖洗、每周擦拭一次樓梯扶手、綠化帶一天撿拾兩次垃圾等項目,讓小區環境更加整潔了。因此,雖然當初只有逾60%的居民投票同意漲價,但去年的物業繳費率卻有83%,體現出大多數居民感受到了物業費上漲後的變化,也願意為這個變化買單。上個月,小區還建設了11個共享充電樁,這樣的規模在田林街道的老小區裡也是首個。有了充電樁,「三駕馬車」又引導車主們建了一個微信群互通信息,自我調節充電時間,管理充電秩序,讓充電樁在夜間也能輪轉使用,提高充電效率。至今為止,車主們還沒有因為搶車位發生過什麼矛盾。看著井然有序的充電秩序,走過路過的居民們都覺得如今的田林十三村跟「田林」二字的諧音一樣,是名副其實的「又甜又靈」!
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